인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
재난 현장에서 붕괴 구조물 뒤에 있는 생존자를 신속하고 정확하게 탐지하기 위해서는 비접촉·비가시선 환경에서도 동작하는 기술이 필요하다. 그러나 기존의 벽 뒤 인원 계수 연구는 대부분 다중 채널 레이더에 의존하여 공간 해상도가 우수하지만 전력 소모가 크고 부피 및 무게가 커 운용이 어렵고, 대상 인원도 대부분 3명 이하로 한정되는 한계를 갖는다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 채널 UWB 레이더를 기반으로 공간 해상도 부족 문제를 보완하는 모델을 제안하며, 이를 통해 단일 채널 환경에서도 다중 인원 탐지가 가능함을 실험적으로 확인하였다. 벽 뒤 인원 계수를 위해 SVM(Support Vector Machine), CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory), Transformer와 더불어 제안한 모델의 성능을 비교한 결과, 제안한 모델이 91.8%로 가장 높은 정확도를 기록하였다. 이는 다중 안테나 기반 접근이 일반적이었던 기존 연구와 달리, 단일 채널만으로도 높은 정확도의 벽 투과 인원 계수가 가능함을 보여주며, 재난 구조 환경에서의 실전적 활용 가능성을 제시한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096699422
